Modélisation biophysique révélant la fixation des facteurs de transcription et des nucléosomes sur des molécules d’ADN individuelles
Langue Anglais
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  • Thèse confidentielle jusqu'au 15/10/2027.
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Auteur : Dalakishvili, Lasha
Date de soutenance : 09-10-2025

Directeur(s) de thèse : Molina, Nacho

Président : Chan, Susan
Rapporteur(s) : Churchman, Stirling - Herrmann, Carl
Membre(s) du jury : Stadler, Michael - Teif, Vlad

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Biophysique
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Régulation des gènes, SMF, Empreintes de FT, Positionnement des nucléosomes
Mots-clés :
  • Régulation génétique
  • Facteurs de transcription
  • Interactions ADN-protéine
Résumé : La régulation des gènes chez les eucaryotes dépend d’un équilibre entre facteurs de transcription (FT), nucléosomes et ARN polymérase II (Pol II), qui se disputent l’accès à l’ADN. Grâce à des technologies de molécule unique comme le SMF et Fiber-seq, il est désormais possible d’observer ces interactions au niveau du nucléotide, mais les données de méthylation restent difficiles à interpréter. HiddenFoot est un modèle probabiliste fondé sur la mécanique statistique qui infère quelles protéines occupent chaque position d’une molécule d’ADN en évaluant toutes les configurations thermodynamiquement plausibles. Appliqué à des données de souris, de drosophile et d’humain, il identifie les empreintes de FT, les pauses de Pol II et la variabilité du positionnement des nucléosomes. HiddenFoot distingue aussi la coopération directe entre FT des effets médiés par les nucléosomes. Cette approche offre un cadre clair et interprétable pour comprendre la régulation de la chromatine à haute résolution.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAJ069
Type de ressource : Thèse